差分隐私联邦学习代码
时间: 2023-11-12 20:56:25 浏览: 100
差分隐私联邦学习是一种保护用户隐私的机器学习方法。在联邦学习中,多个参与方共同训练一个模型,但不共享原始数据,而是通过在本地计算的梯度进行通信和更新。差分隐私则是为了保护个体隐私而采取的一种隐私保护技术,通过向模型添加噪声来隐藏个体敏感信息。
下面是一个使用差分隐私联邦学习的示例代码:
```python
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 训练函数
def train(model, train_loader, optimizer, criterion, epsilon):
model.train()
for data, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
# 添加差分隐私噪声
noise = torch.tensor(np.random.laplace(0, 1/epsilon, size=output.shape))
output += noise
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 加载数据
train_dataset = ...
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 初始化模型、优化器和损失函数
model = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()
# 开始训练
epsilon = 0.1 # 差分隐私参数
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
train(model, train_loader, optimizer, criterion, epsilon)
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